Nvidia는 GTC Berlin에서 Vera Rubin 시스템을 중심으로 한 모듈형 데이터센터용 레퍼런스 설계 'DSX POD'를 발표했다. Dell, HPE, Lenovo, Schneider Electric 등 파트너사가 컴퓨팅 장비, 네트워크 장비, 케이블, 전원, 액냉각을 컨테이너에 공장에서 미리 장착하고 시험하는 방식으로, 설치 기간을 6개월에서 최단 14일로 단축할 수 있다고 밝혔다.
PHP Foundation이 원격 제어로 이어질 수 있는 중대한 취약점 CVE-2026-109618과 CVE-2026-109619의 수정 버전을 긴급 공개했다. 두 취약점은 CVSS 9.2이며, PHP 5 이후의 모든 설치 환경이 영향을 받는다. 그러나 패치는 PHP 8.2 이상에만 제공된다. 완전한 완화책은 없으며, 업데이트가 유일하게 안전한 선택이라고 권고했다.
선정 이유: 취약점의 영향 범위와 각국 기관의 대응, 그리고 AI가 발견에 관여한 경위가 한데 정리되어 있어 대응 판단의 배경을 파악하기 쉽다.
OpenAI와 Google Cloud는 제휴를 맺고 OpenAI의 프런티어 모델과 Codex의 에이전트형 워크플로를 Google Cloud의 Model Garden에 통합한다고 발표했다. 고객은 Google Cloud Marketplace를 통해 구매할 수 있으며, 일반 제공은 향후 몇 주 안에 시작할 예정이다. Microsoft가 여전히 OpenAI의 주요 클라우드 파트너라는 점도 함께 명시됐다.
선정 이유: Google Cloud에서의 구매 방법, GCP 사용 약정 충당, 제공 시기가 구체적으로 적혀 있어 기업의 조달 결정에 참고할 만하다.
미국 국토안보부가 연방 민간기관에 딥시크 제품 삭제를 명령하자 중국이 차별이라며 항의하고 있다. 중국 역시 ChatGPT, Claude, Gemini를 승인하지 않았으며, The Decoder는 중국의 주장은 설득력이 떨어지지만 정치적 신호는 가볍게 볼 수 없다고 분석했다.
Google Cloud와 NVIDIA는 NVIDIA Vera Rubin NVL72를 탑재한 A5X 인스턴스를 다음 달 일반 제공한다고 발표했다. 유럽으로의 제공 확대도 계획하고 있다. Google Cloud는 여러 거점에서 최대 960,000개의 Rubin GPU까지 확장할 예정이다.
선정 이유: A5X의 구성 요소와 강화학습용 활용 사례, WPP 등 고객의 이용 사례가 제시되어 있어 대규모 AI 인프라의 위치를 파악하기 쉽다.
Google, Temasek, Bain & Company가 발표한 제11회 e-Conomy SEA 보고서에 따르면, 동남아시아의 디지털 경제는 2026년에 전년 대비 17% 증가한 3680억 달러(GMV)에 이를 것으로 전망된다. 생성형 AI는 2억 4300만 명(취업 인구의 58%)이 이용하고 있으며, 토큰을 지표로 한 AI 이용은 향후 5년간 60배로 확대될 것으로 예측된다. 2035년에는 1조 달러를 넘어설 것으로 내다봤다.
Google은 Gemini의 Personal Intelligence를 Android Auto에 전개하기 시작했다. Gmail, 캘린더, 지도, 포토, YouTube, 검색 등 Google 앱의 정보를 바탕으로 항공편 상황 확인이나 「doctor's appointment」 안내 등이 가능해진다.
Tencent는 2026년 차세대 모델 "Hy4 Preview", 오피스용 "WorkBuddy", 크리에이티브 디자인용 "Miora", 모델 제공 기반 "TokenHub" 등 AI 제품을 선보이고 있다. Hy4 Preview는 총 파라미터 770B, 활성화 파라미터 49B, 컨텍스트 윈도우 100만 토큰 이상의 오픈소스 모델이며, API 요금은 입력 100만 토큰당 6위안, 출력 100만 토큰당 18위안으로 알려졌다.
Starsg는 플랫폼에서 Google의 Gemini 4 Argon을 이용할 수 있게 했다. OpenAI 호환 API를 통해 사용할 수 있으며, 기간 한정 프로모션 가격이 적용된다. 대상 계정에서는 토큰 단가가 표준 API 요금보다 최대 약 80% 낮아지며, 오프피크 시간대에는 할인이 추가로 적용된다. 기존 호환 클라이언트는 SDK나 별도의 인증 정보를 추가하지 않고 model 파라미터로 선택할 수 있다.
Anthropic이 AWS, Google, Microsoft로부터 충분한 클라우드 용량을 확보하기 어려워지고 있다고 The Wall Street Journal에 유출된 S-1이 전했다. 3사는 Claude 개발사를 고객보다 경쟁자로 보는 경향을 강화하고 있다고 한다. 상반기 순손실은 807억 달러, 매출은 163억 달러이며, 11월 IPO를 목표로 하고 있다고 보도됐다.
Google은 Gemini의 기능인 「Personal Intelligence」를 차량용 Android Auto와 Google built-in 탑재 차량에 확대 적용한다고 밝혔다. Gmail, 캘린더 등 앱의 데이터를 참조하기 때문에 사용자가 문맥을 따로 입력할 필요가 없으며, 이 기능은 선택적으로 사용할 수 있다. Android Auto에서는 오늘부터 적용이 시작되며, Google built-in 탑재 차량에는 향후 몇 달 안에 제공될 예정이다.
구글이 PyTorch 앱을 TPU에서 실행할 수 있는 TorchTPU를 오픈소스로 공개했다. 설정만 바꾸면 기존 앱을 옮길 수 있고 코드를 다시 쓸 필요가 없다고 한다. 아마존도 전날 TorchNeuron을 공개해, 두 회사 모두 NVIDIA 의존도를 낮추려는 움직임을 이어가고 있다.
OpenAI의 Sam Altman CEO가 안전한 AI를 향한 세 가지 접근법을 사내에 설명했다고 The Information이 관계자의 말을 인용해 보도했다. IAEA형 국제기구, 주요 연구소를 통합하는 「Demis Plan」, 한 기업이 다른 기업의 컴퓨팅 자원을 차단하는 「Eliezer Plan」 등 세 가지 안이다. 트럼프 행정부가 초지능 개발자를 감독할 틀을 준비하는 시기의 발언으로 알려졌다.
Google은 소규모 사업자를 위해 Gemini 전용 비즈니스 랜딩 페이지와 새 도구를 발표했다. 브랜드 웹사이트, 폰트, 컬러 팔레트를 등록하면 이미지 생성 모델 Nano Banana 2.1을 활용해 신제품 발표와 마케팅 캠페인용 비주얼을 일관된 스타일로 생성할 수 있다. 새 기능은 앞으로 며칠 안에 전 세계 Gemini 앱 사용자에게 순차적으로 제공될 예정이다.
Anthropic은 향후 Claude 모델이 생성하는 텍스트에 워터마크를 삽입한다고 밝혔다. EU AI Act 대응을 위한 것으로, 출력의 품질과 내용, 비용에는 실질적인 영향이 없다고 설명했다. 방식은 Google DeepMind의 SynthID-Text를 기반으로 하며, 특정 개인이나 조직, 채팅은 식별할 수 없다.
선정 이유: 워터마크의 작동 방식을 난수원 교체라는 관점에서 설명하고, 코드·교정·번역에서 효과가 어떻게 다른지까지 정리하고 있어 동작을 이해하는 데 도움이 된다.
Arm은 Google AI Edge Model Explorer에 자체 어댑터를 추가해 TOSA, VGF, PTE 형식의 엣지 모델 그래프를 시각화하고 검증했다. VGF로 변환한 NSS 모델에서는 ExecuTorch Arm 백엔드 변경으로 생긴 불필요한 TRANSPOSE 연산자를 찾아냈고, Ultralytics YOLO 모델에서는 CPU와 NPU 그래프를 분할 화면으로 비교해 NPU로의 연산 위임 상황을 확인했다. FVP 시뮬레이터의 사이클 단위 트레이스를 겹쳐 본 결과, 단일 TRANSPOSE 노드가 주요 지연 병목인 것으로 드러났다.
Hugging Face는 네이티브 PyTorch 백엔드 TorchTPU를 통해 Transformers, Diffusers, Kernels가 TPU에서 그대로 동작한다고 발표했다. `device_map="tpu"`나 `pipe.to("tpu")`를 지정하기만 하면 사용할 수 있으며, `pip install torch-tpu --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cpu`로 설치할 수 있다.
선정 이유: TPU를 장치 지정만으로 사용하는 절차와 배치 64에서의 가속 수치, CI 통과율을 함께 제시하고 있어 도입 가능 여부를 판단하기 쉽다.
Google DeepMind@GoogleDeepMindAI 점수2626
구글은 Meta의 TorchTitan을 포크한 TorchTitan TPU를 공개했다. TorchTPU의 네이티브 백엔드(torch.device("tpu")) 위에서 PyTorch 모델 정의를 그대로 유지한 채 Cloud TPU에서 대규모 학습을 수행할 수 있다. Llama 3 405B는 128~1,024칩에서 약 57% MFU를, Qwen3 235B는 1,024칩 단일 슬라이스에서 32.42% MFU를 기록했다.
Google가 PyTorch를 TPU에서 네이티브로 실행하는 TorchTPU를 기반으로 vLLM-TorchTPU와 SGLang-TorchTPU 두 가지 추론 엔진을 발표했다. Qwen 3.5를 Ironwood TPU(TPU 7x)에서 돌린 공개 벤치마크에서는 고동시성 구성 기준 백만 토큰당 2.01센트를 기록했다고 밝혔다. vLLM은 Inferact, SGLang은 RadixArk와 공동 개발했으며, GitHub에서 공개되어 있다.
선정 이유: TPU에서 PyTorch 네이티브로 vLLM과 SGLang을 구동하는 구성과 지원 기능, 공개된 벤치마크 수치가 정리되어 있어 추론 기반 선택을 위한 비교 자료로 활용할 수 있다.
Saint-Gobain은 Microsoft의 에이전트형 AI 플랫폼 「Microsoft Discovery」를 활용해 시멘트용 첨가제의 새로운 원료를 탐색했다. 특허 62,000건과 초록 44,000건을 대상으로 한 지식 베이스 구축은 연구자만으로는 1년이 걸릴 것으로 예상됐으나, AI를 활용하자 몇 시간 만에 완료됐다고 한다. 팀은 약 6주 안에 시험할 수 있는 새로운 원료 가설을 여러 개 세웠다.
Google는 Coral NPU의 32비트 아키텍처(Milestone 1~4)를 완성하고, IREE/MLIR 기반의 Coral Compiler v1.0을 공개했다. 새로운 Matrix Execution Unit은 최대 1 TOPS로 설정할 수 있으며, 추론 시 평균 소비 전력 10mW를 목표로 한다. Synaptics Astra SR200 시리즈(400 GOPS)와 DigiKey에서 일반 판매되는 Coralboard SL(1 TOPS)도 발표됐다.
Hugging Face의 PyTorch 팀은 PyTorch 2.15의 MPS 백엔드에서 FP8을 지원하고, LLM 디코딩을 가속하며, Metal 커널로의 전환을 진행했다고 발표했다. M3 Ultra에서는 Qwen3.6-35B-A3B가 2.14의 9.4토큰/초에서 61.3토큰/초로 향상됐다. Wan2.2의 비디오 VAE 디코딩에서는 드라이버 메모리 피크가 270 GiB에서 8 GiB로 떨어졌다.
선정 이유: MPS 백엔드의 변경 사항을 MoE 모델의 토큰/초, 메모리 사용량, 필요 환경 수치로 구체적으로 확인할 수 있어 Mac에서의 활용 여부를 판단하는 데 도움이 된다.
CoreWeave의 회사채는 국채보다 1,000베이시스포인트 넘게 높은 수익률을 요구받는 부실(디스트레스) 구간에 들어섰다. 주가도 화요일 종가 대비 20% 넘게 하락했으며, 2분기 결산 시점의 부채는 350억 달러를 넘는다. 한편 이 회사의 잔여 이행 의무는 1,037억 달러에 달하고, 약 40%는 2028년에 입금될 것으로 전망된다고 한다.
Amazon SageMaker JumpStart는 2026년 1~9월에 30개 프로바이더의 100개가 넘는 신규 모델을 추가했다. 가장 많은 것은 Alibaba(Qwen)의 29개 모델이며, 이어서 NVIDIA가 17개, Mistral이 7개, Google이 6개 모델을 추가했다. 추론, 멀티모달, 양자화 모델 등 폭넓은 모델을 포함하며, 원클릭 배포를 지원한다.
Huntington National Bank는 2026년 10월 19일 Google Cloud의 AI 플랫폼과 Gemini 플랫폼 위에 구축한 AI 중소기업 사업 OS 「The 1866 Studio」를 발표하고, 기존 고객과 외부 창업자를 대상으로 조기 액세스 등록을 시작했다. 사업 가이던스, 재무 인텔리전스, 디지털 도구, 인적 전문성을 하나로 모아 사업 창업 지원, 마케팅 캠페인 작성, 대출 신청 준비 지원 등을 에이전트형 AI 워크플로로 제공한다. 정식 공개는 올해 하반기로 예정되어 있으나 구체적인 날짜는 밝혀지지 않았다.
MiniMax가 기업 워크플로, 코딩, 컴퓨터 조작용 신규 모델 M3.1 Flash를 공개했다. Artificial Analysis의 Intelligence Index에서 42점을 기록해 전작 M3의 29점보다 13포인트 올랐고, 작업당 평가 비용은 약 0.51달러에서 약 0.22달러로 낮아졌다. 반면 AA-Omniscience에서는 환각률이 93%로 높게 나타났다. API 가격은 입력 100만 토큰당 0.15달러, 출력 0.60달러다.
YouTube는 대화형 AI 검색 기능 "Ask YouTube"를 미국 전체 사용자에게 개방했다. 데스크톱, 모바일, 커넥티드 TV에서 사용할 수 있으며, 모바일에서는 Premium 회원 전용 제한이 사라졌다. 대상은 로그인한 13세 이상 사용자이며, 현재는 미국 도메인에서 영어로만 이용할 수 있다.
구글은 Gemini 4 세대의 첫 모델인 Gemini 4 Argon을 일반에 공개했으며, Google AI Pro 및 Ultra 구독자가 Gemini 앱에서 사용할 수 있게 됐다. Artificial Analysis Intelligence Index에서는 53점으로 GPT-6 Astra와 나란히 올랐고, API 도입 가격은 입력 100만 토큰당 $2, 출력 $10이다.
선정 이유: Google 자사 비교표와 제3자 Intelligence Index를 나란히 제시하고 가격도 경쟁사와 대비하고 있어, 성능과 비용상의 위치를 파악하기 쉽다.
NVIDIA@nvidiaAI 점수3434
MiniMax가 추론 모델 「MiniMax M3.1 Flash」를 공개했다. Artificial Analysis Intelligence Index에서 42점을 받아 이전 모델인 M3보다 13점 높으며, 작업당 비용은 절반 이하로 떨어졌다. API 가격은 입력 100만 토큰당 $0.15, 출력 100만 토큰당 $0.60이며, 컨텍스트는 최대 100만 토큰이고 텍스트와 이미지를 처리할 수 있다. 한편 Artificial Analysis에 따르면 환각률은 93%로 보고됐다.
Google은 LiteRT 스택에 C++로 모델을 연산 단위로 구성하는 경량 기술 레이어 'LiteRT Tensor API'를 공개했다. 같은 그래프를 CPU, GPU(ML Drift), NPU에서 실행할 수 있으며, XNNPACK을 거치면 모델 파일 없이도 CPU에서 동작한다. SAM 2의 브라우저 구현에서는 코딩 에이전트를 활용해 10fps 미만에서 30fps 이상으로 개선했다.
ADK의 스트리밍 도구를 사용하면 음성 에이전트는 시간이 오래 걸리는 도구를 실행하는 동안에도 응답을 이어갈 수 있다. 사내 매출 보고서 벤치마크에서 gemini-3.8-live는 블로킹 도구에서 스트리밍 도구로 전환한 결과, 에이전트가 첫 발화를 시작하기까지의 시간이 14.4초에서 1.2초로 단축되었다. 도구는 함수를 async generator로 정의하고 return을 yield로 바꾸기만 하면 NON_BLOCKING으로 처리된다.
애슬리트 전문 스타일리스트 Sydney Bordonaro가 Gemini를 활용한 코디 방법을 4가지 요령으로 소개한다. 옷 사진과 본인 사진을 업로드하면 한 장의 이미지로 합쳐져, 주문 전에 전체 모습을 확인할 수 있다. 신발이나 아우터 등 개별 아이템은 대화를 통해 변경을 지시할 수 있다.
Google Gemini@GeminiAppAI 점수3838
Anthropic은 AI의 영향을 받는 노동자를 지원하는 기금 설립을 계획하고 있다. 기금은 완전 자회사인 LLC로 설립되며, 기업가치가 기준을 50% 웃돌 때마다 주식의 2%가 추가로 출연될 수 있다. Elon Musk는 내년 미국의 약 7,200만 명의 어린이에게 SpaceX 주식을 1주씩 나눠주겠다는 구상을 X에서 밝혔다.
xAI는 일상에서 쓰는 앱을 Grok에 직접 연결하는 Connectors를 Grok Web, iOS, Android에서 제공하기 시작했다. SharePoint, Outlook, OneDrive, Google Workspace, Notion, GitHub, Linear를 지원하며, 임의의 커스텀 MCP 서버를 연결하는 Bring Your Own MCP도 함께 시작했다. 이메일 요약, 슬라이드 업데이트, 일정 정리, 스프레드시트 편집을 복사해 붙여넣기 없이 할 수 있다.
선정 이유: 각 지원 서비스에서 무엇을 읽고 쓸 수 있는지 한눈에 정리되어 있고, 독자적인 MCP 서버에도 연결할 수 있어 자신의 업무에 도입하는 방안을 검토하기 쉽다.
xAI는 Grok을 Google Workspace에 도입해, Sheets, Slides, Docs에서 열어 둔 파일 옆에서 쓸 수 있는 애드온을 공개했다. Google Workspace Marketplace에서 한 번 설치하면 세 앱에서 모두 사용할 수 있으며, 무료로 이용할 수 있다. Microsoft 365의 Word, Excel, PowerPoint, Outlook용 애드온도 제공되고 있다.
xAI의 Grok 4.6이 Amazon Bedrock에서 정식 출시됐다. 컨텍스트 윈도우는 500K이며, 추론 강도는 low, medium, high, xhigh 중에서 설정할 수 있다. 요금은 입력 100만 토큰당 2달러, 캐시 입력 100만 토큰당 0.50달러, 출력 100만 토큰당 6달러다.
xAI의 Grok 4.6이 Gemini Enterprise Agent Platform의 Model Garden에서 이용할 수 있게 됐다. Grok 4.6은 장시간 실행되는 에이전트와 대화형·시각적 작업을 위한 플래그십 모델로, 500k 컨텍스트 윈도우를 갖추고 있으며 추론 수준을 low, medium, high, xhigh 중에서 설정할 수 있다. 요금은 입력이 100만 토큰당 2달러, 캐시 입력이 같은 기준 0.50달러, 출력이 같은 기준 6달러다.